红外图像在长输天然气管道焊接裂纹检测系统中的应用研究

叶朝伟，袁 野，胡金宝，王新栩

(浙江浙能天然气管网有限公司，浙江 杭州 310052)

天然气开发规模日益扩大，为解决天然气传输问题，设计了长距离传输方法，确保天然气顺利进入居民与工厂内，提升居民生活质量[1-3]。长距离传输天然气管道中会出现大量焊接处，随之而来的问题是焊接质量是否可靠，焊接质量直接影响天然气运输的安全可靠性[4]，当焊接处出现裂纹情况，则会出现天然气泄漏情况，引起重大安全事故。为确保天然气运输安全，避免出现天然气泄漏现象[5]，需严格把控长输天然气管道焊接质量，因此研究管道裂纹检测系统，可确保管道焊接质量过关。李文洋等[6]依据多向交流电位降法设计管道裂纹检测系统，通过向管道施加各个方向的激励电流，令裂纹方向和电流极线方向形成夹角，测量电压值，依据电压值分析管道是否存在裂纹，该系统具备较优的裂纹检测精度；赵亮等[7]针对管道内壁裂纹深度检测难度高的问题，设计管道内壁裂纹检测系统，通过斜射入SH波塑造声场模型，分析斜入射SH波对裂纹深度的作用规律，完成裂纹深度检测，该系统可有效检测管道裂纹，具备一定的科学性与可行性。红外图像由红外成像仪采集，通过分析红外辐射量，完成缺陷检测，具备无损检测、效率高、安全性高与结果直观可见等优点[8]，在缺陷检测领域应用较广。上述系统缺点是信号分析处理的难度较高，在检测微小裂纹时的完整性较差。为此，研究了红外图像的长输天然气管道焊接裂纹检测系统，结果表明，即使裂纹较小时，该系统依旧具备较优的检测效果。

1 天然气管道焊接裂纹检测系统总体结构

利用红外图像结合超声波换能器设计长输天然气管道焊接裂纹检测系统，该系统结构如图1所示。该系统通过可编程时序逻辑电路串行口与外围电路构建而成，依据可编程时序逻辑电路的控制性能，将指定的控制信号传输至超声波激发电路内的发射电源与信号接收回路内的A/D转换器，发射电源接收信号后，向超声换能器高压放电，随后向长输天然气管道发射超声波，在管道周围产生一定热量。利用红外图像采集卡内红外CCD采集由热量形成的红外图像，A/D转换器依据设置的采样速率采集经由模拟调理视频电路处理的信号，该信号需为不间断信号，在SARM内存储数字化信息，完成一帧图像采集；通过DSP处理并分析采集的图像。EPROM的作用为存储程序与初始化信息，SARM的作用为暂存信息，FLASH的作用为存储分析获取的结果。系统内集成的串行口利于和计算机展开信息交换，计算机通过红外图像分析模块处理获取的信息，得到焊接裂纹检测结果，若属于焊接裂纹进行现场警报，并将焊接裂纹相关信息存储于日志内。

图1 长输天然气管道焊接裂纹检测系统结构Fig.1 Structure of welding crack detection system for long distance natural gas pipeline

2 天然气管道焊接裂纹检测硬件系统

2.1 超声波激发电路

系统内超声波激发电路结构如图2所示。

图2 超声波激发电路结构Fig.2 Ultrasonic excitation circuit structure

图2中，该电路利用充电电容朝换能器线圈放电，快速变更电脉冲信号，令换能器发射头发送超声波信号。

换能器启动步骤：①通过直流电源为储能电容C充电，同时确保电压维持原样；②触发脉冲，令开关管VT导通，利用将储能电容C内的电荷高效地朝换能器线圈放电；③放电电流处于顶点情况下，立即关闭开关管VT，令电流瞬间跌至0，获取高频电流脉冲，电流骤变会令伸缩棒出现剧烈膨胀，随后立即还原至自由态，造成电感线圈L、储能电容C出现并联谐振情况，形成高强度超声波。

2.2 红外图像采集卡

红外图像采集卡的作用为利用红外CCD采集超声波信号的红外图像，经由A/D转换变更成数字信号图像，并传递至计算机，图像采集卡的采集原理如图3所示。

图3 红外图像采集卡的采集原理Fig.3 Acquisition principle of infrared image acquisition card

A/D采集为实时采集，通过图像存储器增加计算机内存，确保实时采集能力不受干扰[9]。该采集卡在采集长输天然气管道焊接裂纹过程中，具备较优的抗干扰性能。

3 天然气管道焊接裂纹检测软件系统

3.1 红外图像的焊接裂纹检测方法

利用自适应区域生长与数学形态学的红外图像融合方法，提取长输天然气管道的焊接裂纹，具体步骤：①利用热响应差分法抑制原始红外图像内焊缝表面的干扰因素，获取增强的红外图像；②通过自适应区域生长方法分割增强的红外图像，避免粗糙表面影响裂纹提取效果[10-12]，得到异常温度区域；③通过数学形态学提取原始红外图像的焊缝轮廓信息；④融合步骤②与步骤③获取的结果，按照裂纹几何形状特征与红外图像特征，精准提取裂纹。

3.2 红外图像增强

令像素点(α，β)的红外热响应xα，β(t)的表达式如下：

xα，β(t)=ρα，βσsbTα，β(t)

(1)

式中，ρα，β为(α，β)相应的热发射率；σsb为斯蒂芬—玻尔兹曼常数；Tα，β(t)为t时刻与(α，β)相应的温度分布。

通过环境温度与ρα，β获取Tα，β(t)，设红外热响应Mα，β(t)=ln [xα，β(t)]，那么：

Mα，β(t)=ln(εα，β)+lnσ+ln [Tα，β(t)]

(2)

选择2帧红外图像，那么热响应差分ΔM如下：

(3)

其中，在t1与t2时，与(α，β)相应的温度分别为Tα，β(t1)与Tm，n(t2)。ΔM1，2>0，说明t1～t2间(α，β)温度上升；ΔM1，2<0，说明t1～t2间(α，β)温度下降。ΔM1，2与ρ无关，仅和T相关[13]，实现长输天然气管道焊接处ρ与T的分离。

3.3 异常区域分割

(4)

式中，P、Q为第k个异常温度区域的位置；Fk(i，j)为(i，j)的归一化灰度值。

3.4 焊缝边缘提取

数学形态学内膨胀与腐蚀运算可令焊缝边缘区域出现膨胀与收缩，用于描绘焊缝边缘位置的灰度分布梯度，完成焊缝边缘提取，焊缝边缘提取算子如下：

(5)

式中，f(i，j)为增强后的图像；b(s，t)为结构元素；Uf、Ub分别为f与b的定义域。

3.5 焊接裂纹提取

(6)

式中，n为正整数；l′为分割后裂纹长度；l为原有裂纹长度。

通过先验信息获取最优Tk，将其当成中级融合的区域生长阈值，用于提取长输天然气管道焊接裂纹。

4 实例分析

以某长输天然气管道生产公司为实验对象，利用本文系统检测该公司内管道的焊接裂纹，验证本文系统的有效性。

在该公司随机选取一条长输天然气管道，利用本文系统检测该管道焊接处的裂纹，检测结果如图4所示。

根据图4可知，本文系统可有效采集长输天然气管道焊接处的红外图像，合理增强图像，令图像清晰度更佳，有效提取异常温度区域，精准完成裂纹检测。实验表明，本文系统可有效检测长输天然气管道的焊接裂纹。

图4 焊接处裂纹检测结果Fig.4 Detection results of welding crack

为测试本文系统对长输天然气管道焊接裂纹的检测效果，在该公司随机选择一条长输天然气管道，并在焊接处加工出宽度均为0.6 mm的裂纹，共分成3组，分别测试在不同裂纹长度、深度与夹角时本文系统的裂纹检测效果，测试结果见表1。

表1 三组裂纹检测效果Tab.1 Crack detection results of three groups

其中，Ⅰ组为不同长度的裂纹，Ⅱ组为与焊接方向呈不同夹角的裂纹，Ⅲ组为不同深度的裂纹。根据表1可知，本文系统可有效检测长输天然气管道焊接裂纹的长度、深度与夹角。随着长度、深度与夹角的增加，检测结果的误差随之偏大，最大长度误差为0.06 mm。当裂纹长度小于12 mm时，本文系统检测的裂纹长度与实际长度完全相同；当裂纹宽度小于4 mm时，检测的裂纹宽度与实际宽度完全相同；当裂纹宽度超过4 mm时，最大检测误差为0.02 mm；当裂纹与焊接处夹角小于33°时，检测夹角与实际夹角完全相同；当夹角超过33°时，最大检测误差为0.08°。综合分析可知，本文系统检测裂纹长度与宽度的最大误差均未超过1 mm，夹角最大误差未超过1°，说明本文系统检测焊接裂纹精度较高，同时也能够精准检测微小裂纹。

通过敏感性(Sensitivity，SE)与特异度(Specificity，SP)衡量本文系统分割上述12个裂纹红外图像的效果，红外图像分割效果优劣直接影响后续裂纹检测的精度，SE与SP值越接近1，说明系统的红外图像分割效果越佳，测试结果见表2。根据表2可知，随着裂纹长度、深度与夹角的扩大，本文系统分割红外图像时的SE、SP值均随之增长，3组裂纹中最低SE与SP值分别为0.96、0.97，均与1非常接近。说明本文系统分割红外图像的性能较优，在分割微小裂纹红外图像时依旧具备较优的分割效果。

表2 红外图像分割效果Tab.2 Infrared image segmentation effect

利用完整性(Compl)与裂纹提取质量(Quality)衡量本文系统提取长输天然气管道焊接裂纹的效果，完整性属于正确提取的裂纹像素数量与理论裂纹区域像素总数间的比值，取值区间为[0，1]，其值越高说明裂纹提取完整性越佳，最低取值需超过0.5才符合裂纹检测需求；裂纹提取质量取值区间也是[0，1]，其值越高说明裂纹提取质量越佳，最低取值需超过0.7才符合裂纹检测需求；长输天然气管道中噪声较多，为此分析在不同噪声时本文系统提取焊接裂纹的完整性与裂纹提取质量，分析结果如图5所示。根据图5可知，噪声不断扩大，本文系统检测裂纹时的Compl值与Quality值均随之下降。当噪声达到80 dB时，Quality值趋于稳定，稳定在0.71左右，满足裂纹检测需求；当噪声达到100 dB时，Compl值趋于稳定，稳定在0.55左右，同样满足裂纹检测需求。实验证明，本文系统在噪声影响下的Compl值与Quality值均较高，具备较优的裂纹检测需求，为居民用气安全提供保障。

图5 完整性与裂纹提取质量分析结果Fig.5 Analysis results of integrity and crack extraction quality

5 结论

天然气运输效率与其运输时的管道质量息息相关，天然气管道建设时必须避免管道裂纹情况出现，其中管道焊接处为最易出现裂纹地方。为确保天然气运输效率及安全，研究了红外图像的长输天然气管道焊接裂纹检测系统，该系统充分结合超声波激发电路与红外图像的优势，精准检测管道焊接裂纹，确保管道运行的安全性能，令居民用气安全得到保障，提升居民生活质量，避免出现重大安全事故。